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北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2018 年摇 第 5 期

   量的提高,损害效率,并最终成为构建健康可持续                          此进一步探讨流通效率的区域差异及其趋势变化
   发展产业体系的瓶颈。 发展绿色流通、提高绿色                          特征。 本文的创新主要体现在两个方面:一是考
   流通效率,前提是对低碳约束下的流通效率水平                           虑了非期望产出,将碳排放指标纳入模型,使得测
   有一个较为准确的判断和评估。 因此,客观测度                          得的效率值能够更真实地反映我国流通业可持续
   不同地区流通业绿色发展效率和差异特征,从而                           发展能力;二是采用三阶段 DEA 模型,保证了测
   为构建绿色流通体系、制定相关产业发展政策提                           量过程中外部条件的一致性,并且剔除了随机干

   供依据,无疑具有重大意义。                                   扰,如此测得的效率值将更为准确。
       当前,国内外学者对考虑了碳排放的流通业                             二、研究方法及数据说明
   绿色效率已经展开了一定研究。 由于国外没有专                              (一)研究方法
   门针对“流通产业冶的定义,国外文献主要关注了                              三阶段 DEA 模型构建方法如下:
   服务业和零售、物流等细分行业部门的碳排放和                               第一阶段,初始 DEA 模型。 采用 BCC 模型作
   能耗问题    [4]  。 Alc佗ntara & Padilla  [5]  使用投入产出  为传统 DEA 计量模型,通过该阶段的计算,可以得
   法研究了西班牙服务业二氧化碳的排放情况,指                           到初始未经调整的效率值和投入的松弛变量值。
   出批发零售、饭店旅馆、房地产、租赁等行业的能                              第二阶段,构造相似 SFA 模型。 将松弛变量
   耗是导致西班牙近年来二氧化碳排放量上升的主                           分解成含有环境因素、随机因素和管理因素三个
                         [6]  利用美国投入产出表
   要原因。 Gowdy & Miller                             自变量的函数,其表达式如下:
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   研究了 1973—1974 年能源价格冲击对美国服务                                S = f (Z ;茁 ) + (v + 滋 )       (1)
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                                  [7]  使用迪氏对           式(1)中,S 表示第 i 个决策单元在第 n 个投
   业能耗的影响。 Mairet & Decellas                                     ni
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   数指标分解法研究了法国 1996—2006 年服务业                      入上的松弛变量;f (Z ;茁 ) = Z 茁 表示环境因素
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   发展与能源消耗的关系。 国内对这一问题的研究                          对 S 的影响, Z 为环境变量,茁 为环境变量对应
                                                                 i
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   起步较晚,文献大致可分为两类,一类研究主要围                          的参数。 v + 滋 为联合误差项, v 反映了随机误
                                                            ni   ni              ni
   绕低碳流通的概念和实施路径展开                 [8]  ,这类研究      差项,滋 反映了管理无效率,v 与 滋 独立不相关。
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   多为定性分析;另一类研究聚焦于流通业碳排放                               借鉴陈巍巍      [22]  的研究,求出 v ,并根据式
                                                                                    ni
   测量和能源利用效率的影响因素上                 [9 - 10] ,此类研   (2)对投入值进行调整:
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   究多为定量讨论。                                         X = X + [max (Z 茁 ) - Z 茁 ] + [max (v ) - v ]
                                                     ni   ni        i      i           ni   ni
       另有大量文献围绕流通效率的测算展开。 一                                                                 (2)
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   些研究通过构建指标体系,对流通效率进行测度,                              其中,X 为原投入, X 为经过调整后的投
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   其方法多为因子分析和主成分分析                [11 - 13]  ;另一些  入值。
   研究基于 DEA 方法,通过选取相应投入和产出指                            第三阶段,重新测算 DMU 效率值。 将第二
   标对流通效率进行了测算            [14 - 20]  。             阶段得到的调整后的投入数据 X 代替原始投入
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       通过上述文献回顾,可以发现,当前对碳排放                        数据 X ,再次运用 BCC 模型进行效率评估,由此
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   约束下的流通效率的研究出现断层,表现为一方                           得到剔除了环境因素和随机因素影响后的各决策
   面对低碳流通、绿色流通的讨论多集中在流通或                           单元真实效率值。
   细分行业部门的能耗测量上,而未涉及流通业自                               (二)指标及数据说明
   身运行效率问题;另一方面,针对流通业效率的分                              由于统计年鉴中没有关于流通产业的明确分
   析缺乏对能源消耗的关注,从而使得测得的效率                           类,考虑流通产业的特点、统计口径的一致性以及
   值无法反映流通业增长质量             [21] 。 有鉴于此,本文         数据的可得性,本文以“ 交通运输、仓储和邮政
   考虑了流通业碳排放造成的环境负荷并将其纳入                           业冶“批发和零售业冶以及“住宿和餐饮业冶代表流
   模型,利用修正的三阶段 DEA 模型,对 2005—                      通产业,研究对象为除西藏和港澳台外的全国 30
   2016 年我国流通服务业绿色发展效率进行测度,                        个省份,样本期间为 2005—2016 年。 相关数据来
   在剔除外部环境和随机干扰的基础上分析影响全                           源于 2006—2017 年度的《中国统计年鉴》 和《 中
   国及各地区流通业绿色发展效率的因素,并基于                           国能源统计年鉴》。
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